Abstract
Speech signal and car noise signal such as muffler noise are segregated from the one which has both signals mixed using statistical method. To classify speech signal from the other in segregated signals, FFT coefficients were obtained for all segments of a signal where each segment consists of 128 elements of a signal. For several coefficients of FFT corresponding to the low frequencies of a signal, autocovariances are calculated between coefficients of same order of all segments of a signal. Then they were averaged over autocovariances. Linear equation was eatablished for the those autocovariances using the linear regression method for each siganl. The coefficient of the slope of the line gives reference to compare and decide what the speech signal is. It is what this paper proposes. The results show it is very useful.
음성 신호와 자동차 엔진 배기음 등의 소음이 섞인 신호에서 통계적 방법을 이용하여 음성 신호와 자동차 소음 신호를 분리하였다. 분리된 신호에서 음성신호를 구분해 내기 위해 128개의 원소를 갖는 신호 조각의 연속으로 신호를 재구성하고 각 신호 조각에 대해 FFT를 구하였다. 각 신호 조각의 FFT 계수 중에서 저주파 영역의 일부 계수 중 계수 각각에 대해 각 신호 조각 사이의 자기 공분산을 구하고 이들을 평균하였다. 그리고 linear regression을 이용 하여 평균 자기 공분산 값들을 연결하는 직선의 방정식을 구한 후 이 직선의 기울기를 비교하여 음성 신호와 자동차 소음 신호를 구분하는 방법을 제안하고 유용성을 확인하였다.